[发明专利]基于QR分解的OFDM系统信道估计方法在审

专利信息
申请号: 201310613768.1 申请日: 2013-11-28
公开(公告)号: CN104683268A 公开(公告)日: 2015-06-03
发明(设计)人: 邓宏贵;杨芳;姜佩龙;许坤;蒋芳清;胡浩;蒋宇 申请(专利权)人: 中南大学;长沙高新开发区麓创电子科技有限公司
主分类号: H04L25/02 分类号: H04L25/02;H04L27/26
代理公司: 代理人:
地址: 410083 湖*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 基于 qr 分解 ofdm 系统 信道 估计 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及通信技术领域,特别是涉及一种OFDM系统信道估计方法。

背景技术

OFDM是一种高传输率的无线通信技术,具有频谱利用率高、抗干扰能力强等优点,并且在频域选择性信道下具有良好的鲁棒性。OFDM通过添加循环前缀CP可以简单有效地消除信号多径传播所造成的ISI,被认为是最适用于宽带通信的传输技术之一。信道估计是OFDM通信技术研究的一个重要课题。总的来说,信道估计算法有两种,一种是导频符号辅助的信道估计算法,一种是盲估计算法。由于盲估计算法的运算量太大,灵活性很差,在实时系统中的应用受到了限制,因此,目前多数OFDM系统采用基于导频符号辅助的信道估计算法。基于导频辅助信道估计方法是通过在数据流中插入一定数量的导频,利用从接收信号中提取导频信号以及已知的发送导频信号估计出导频位置的信道响应,然后利用各种内插方法得到所有数据位置上的信道响应。导频辅助的OFDM系统有两种导频结构:块状导频和梳状导频。对于块状导频模式,是在时域内周期性地插入训练序列,每个训练序列包括所有的子载波;对于梳状导频模式,是在每一个OFDM符号的子载波中间隔地插入导频子载波。导频处的信道系数的估计一般可以采用最小平方(LS,Least Square)和最小均方误差(MMSE,Minimum Mean Square Error)方法,而非导频位置的信道系数可以通过一维或二维的插值方法得到。一维内插方法与二维内插相比,其实现简单但精确度不高;而传统的二维内插方法的计算量较大,实现较为困难并且系统时延较大,同时也很难抑制噪声和子载波间的干扰。由于以上原因,这些方法在高速数据传输以及恶劣传播条件下的应用受到了限制。

发明内容

有鉴于此,本发明要解决的技术问题是:在多普勒信道环境下,提高信道估计的准确度,降低误码率,从而改善OFDM通信系统的性能。

为了解决上述技术问题,本发明提供一种基于QR分解的OFDM系统信道估计方法,包括以下具体步骤:

S1、利用LS算法确定导频子载波的位置,并利用导频得到导频位置的信道估计值;

S2、采用DFT时域信道估计算法,利用信道时域冲击响应能量主要集中在L点的特性,减小L点外的噪声影响;

S3、利用基于QR分解的时域信道估计算法,更新L点内的信道CIR,进一步减小L点内的噪声影响,提高CE准确度;

上述技术方案具有如下优点:本发明在基于DFT信道估计算法的基础上提出了一种基于QR分解的新型信道估计算法,DFT算法减小了L点外的噪声影响,该算法在其基础上,通过更新L点的信道CIR,进一步减小L点内的噪声影响。采用该新型信道估计算法,避免了传统算法的大量计算,并同时减小噪声影响,提高了信道估计的准确度,从而改善了OFDM通信系统的性能。

附图说明

图1是本发明的方法流程图;

图2是使用了本发明的方法的OFDM通信系统的整个通信过程框图;

图3是本发明方法中基于DFT的信道估计框图;

图4是本发明方法中基于QR分解的信道估计框图;

图5是本发明与现有技术对比效果图。

具体实施方式

下面结合附图和实例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。

本发明针对OFDM通信系统信道估计传统算法计算量大且噪声高,提出了一种基于QR分解的新型信道估计算法,在多普勒频移系数不同的情况下,该算法同传统DFT算法以及线性插值算法相比,误码率降低了1-1.5dB,提高了OFDM通信系统的性能。

本发明提供了一种基于QR分解的OFDM系统信道估计方法,包括以下步骤:

S1、利用LS算法确定导频子载波的位置,并利用导频得到导频位置的信道估计值;

S2、采用DFT时域信道估计算法,利用信道时域冲击响应能量主要集中在L点的特性,减小L点外的噪声影响;

S3、利用基于QR分解的时域信道估计算法,更新L点内的信道CIR,进一步减小L点内的噪声影响,提高CE准确度;

图2给出了OFDM系统的等效基带模型,假设一个OFDM符号有N个子载波,载波间隔为1/T,每个OFDM符号的时间宽度为NT。原始的二进制数据X[i]经交织映射,等间隔插入导频X[p],组成长度为N的数据X[k],再经IDFT调制为时域x[n]。x[n]可表示为:

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